أقوم بتنظيف الصور ومعالجتها وتحويلها للصيغة المناسبة للنموذج لضمان أفضل أداء.

أستخدم الشبكات العصبية الالتفافية (Convolutional Neural Networks) القوية في تحليل الصور واستخراج الميزات.

يتم تدريب النموذج باستخدام خوارزميات التعلم العميق (Deep Learning) لضمان تصنيف الصور بنسبة دقة مرتفعة.

أوفر لك تقريرًا يتضمن مقاييس الأداء مثل الدقة (Accuracy)، الاستدعاء (Recall)، والدقة النوعية (Precision).

أقوم ببناء أكثر من نموذج ومقارنتهم لاختيار النموذج الأعلى أداءً.

أوفر واجهة سهلة لرفع الصور والحصول على نتائج التصنيف بسرعة وسلاسة.

تحصل على كود المشروع كاملًا مع تعليقات توضيحية ليسهل فهمه وتعديله لاحقًا.

تستلم شرحًا تفصيليًا لخطوات العمل وهيكل المشروع لسهولة إعادة الاستخدام أو التطوير.

تحصل على نموذج تصنيف صور يعمل بكفاءة عالية باستخدام تقنيات التعلم العميق (CNN) وقادر على التعرف على الفئات المختلفة بدقة.

يُسلَّم لك الكود منظمًا ومشروحًا خطوة بخطوة بحيث يمكنك تعديله أو تطويره لاحقًا بسهولة.

تقرير يشمل نتائج الاختبارات ومقاييس الأداء (Accuracy – Precision – Recall – F1 Score) لقياس جودة النموذج.

تحصل على ملف قابل للتشغيل مباشرة لتجربة النموذج على صورك الخاصة دون الحاجة إلى إعدادات معقدة.

إمكانية تسليم واجهة مستخدم بسيطة (GUI) باستخدام Gradio أو Streamlit لتجربة النموذج بسهولة من خلال رفع الصور.

ملف توضيحي (Documentation) يشرح طريقة العمل، بيئة التشغيل، وأسلوب استخدام النموذج خطوة بخطوة.